Искусственный интеллект вычислил цены на жилье в Подмосковье через 10 лет
Рост стоимости в непопулярных среди инвесторов районах спровоцирует переход граждан на удаленную работу
Искусственный интеллект спрогнозировал совокупный рост стоимости загородного жилья в пределах Московского большого кольца на 1 трлн руб. за следующие десять лет. Об этом в исследовании (есть в распоряжении редакции) сообщают аналитики сервиса по подбору недвижимости для инвестиций Shiva AI.
Рост стоимости недвижимости спровоцирует решение проблем с транспортной доступностью, то есть переход на удаленную работу. Двухмесячный карантин, связанный с пандемией коронавируса, очень многие провели на даче — и обнаружили большие преимущества такого образа жизни по сравнению с проживанием в городе. Те, кто может позволить себе переходить на дистанционный формат работы, начинают всерьез рассматривать переезд за город. Кроме того, миграцию горожан в Подмосковье подтолкнет появление беспилотных автомобилей, на которых до центра можно будет доехать, не тратя время за рулем, объяснили эксперты.
Методология исследования
Аналитики создали компьютерную программу, которая с помощью искусственного интеллекта вычисляет алгоритмы изменения стоимости всех земельных участков, домов с участками и таунхаусов до Бетонного кольца в Московской области. Цены домов сравнили с ценами участков. Стоимость предложения дом+участок разделено на стоимость участка и стоимость строения. Также были выделены стоимость сотки и стоимость метра. В результате выведен коэффициент, где метр дома несоразмерно другим локациям стоит больше по отношению к сотке земли и наоборот. Если земля стоит дорого, а метр строений дешево, то в локации выгоднее покупать таунхаус. Если земля дешевая, а строения дорогие — то это говорит о «солидном окружении», где можно дешево купить землю и построить дом по ценам строительных компаний, а не покупать дом (цена которого будет завышена в этой локации). На все локации проанализировано время пути из центра Москвы в пятницу в 18:30. Были сравнены соседние районы, где разная транспортная доступность и при этом значительная разница в цене сотки. Составлен анализ при условии, что дисконта за доступность нет, и перераспределена стоимость между граничными локациями — получаем обозначение роста стоимости земли.
Куда инвестировать
Аналитики подготовили карту перераспределения стоимости недвижимости по районам. Красным выделены районы-доноры (в которых текущие цены на жилье завышены из-за транспортной доступности), зеленым — районы-реципиенты (в которых цена вырастет, когда фактор транспортной доступности перестанет сильно влиять на стоимость недвижимости). Сегодня у жилья в этих областях наиболее низкая стоимость земли, а из-за отсутствия общественного транспорта или постоянных пробок доступность считается низкой. Другими словами, люди просто не готовы там селиться, потому что доехать до города очень сложно. Но когда появится возможность работать удаленно, это препятствие будет снято, а значит, благодаря невысокой цене покупать там земельные участки станет максимально выгодно.
Если думать на десять лет вперед, стоит выбрать один из недооцененных районов, которые сегодня не являются популярными у покупателей загородного жилья. В будущем, когда уйдет дисконт за плохую транспортную доступность, они станут популярнее и цены взлетят вверх. Среди потенциальных направлений с наибольшим ростом стоимости — Тимошкино — Веледниково, Фрязино, Пестовская гавань — Тишково и Опалиха, прогнозируют аналитики.
Самые перспективные районы в Подмосковье для инвестиций
В связи с карантином в столице и переходом на удаленную работу восемь из десяти покупателей загородного жилья в Московской области высказывают желание жить там постоянно, сообщили ранее аналитики риелторской компании «Инком-Недвижимость». Более половины приобретателей (55%) выбирают для переезда на природу коттедж, еще 30% — таунхаус или дуплекс, 15% — квартиру в малоэтажном доме. Основная часть готовых переехать граждан — 60% — проживают сейчас в Старой Москве.
Автор: Вера Лунькова
Больше статей в Telegram: https://t.me/realestate_rf